rescaled是什麼意思，rescaled的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

例句

專業解析

“Rescaled” 是一個英語動詞，是 “rescale” 的過去分詞形式，也可用作形容詞。其核心含義是“重新調整尺度” 或“重新标度”。具體來說，它指的是改變某個系統、數據、圖像、模型或測量的數值範圍或單位，使其適應新的尺度或标準，同時通常需要保持原始數據的内在比例關系或結構。

以下是其詳細解釋和應用場景：

1. 核心概念：改變數值範圍

   • 當數據或測量的原始範圍不適合當前的分析、比較或可視化時，就需要進行 rescaling。例如，将一組溫度值從華氏度轉換為攝氏度，就是将數據 rescale 到不同的溫标上。這個過程改變了數值的絕對大小（範圍），但保留了溫度間的相對差異（比例）。在數學和統計學中，常見的方法包括：
     • 标準化 (Standardization / Z-score): 将數據轉換為均值為 0，标準差為 1 的分布。公式為：$z = frac{x - mu}{sigma}$，其中 $mu$ 是均值，$sigma$ 是标準差。這可以消除不同量綱的影響，使數據具有可比性。
     • 歸一化 (Normalization / Min-Max Scaling): 将數據線性變換到特定範圍，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。公式為：$X{text{norm}} = frac{X - X{min}}{X{max} - X{min}}$。這有助于算法（如神經網絡）更快收斂。
   • 目的： Rescaling 的主要目的包括：
     • 消除量綱影響： 使不同單位或數量級的數據可以放在一起比較或運算（如身高和體重）。
     • 適應算法要求： 許多機器學習算法（如支持向量機SVM、K近鄰KNN、基于梯度的優化算法）對輸入特征的尺度敏感，rescaling 能顯著提高其性能和收斂速度。
     • 改善可視化： 将不同範圍的數據 rescale 到相同的圖表比例尺上，便于直觀比較。
     • 數值穩定性： 在數值計算中，避免過大或過小的數值導緻的溢出或精度損失問題。

2. 應用領域

   • 數據科學與機器學習： 這是 rescaling 最常用的領域之一。在數據預處理階段，對特征進行标準化或歸一化是标準步驟，對模型性能至關重要。
   • 統計學： 在統計分析前，經常需要 rescale 數據以符合某些假設（如正态性）或便于比較不同組的數據。
   • 物理學與工程學： 進行單位換算（如米到千米、焦耳到電子伏特）、無量綱化處理（如雷諾數計算）或模型縮放（如風洞實驗中的比例模型）。例如，在分析物理系統時，常通過選擇特征尺度（如特征長度、特征速度）将控制方程 rescale 成無量綱形式，以簡化問題并突出關鍵參數。
   • 圖像處理： 調整圖像的尺寸（放大或縮小）或改變圖像的像素值範圍（如對比度拉伸、直方圖均衡化）。将像素強度從 [0, 255] rescale 到 [0, 1] 是常見的預處理步驟。
   • 地理信息系統 (GIS)： 将地圖或遙感圖像 rescale 到不同的比例尺或投影坐标系下。

3. 與相關概念的區别

   • Rescale vs. Resize： Rescale 更側重于數值範圍或比例的變換，常用于數據、模型或坐标系統。Resize 通常指物理尺寸的改變，如圖像或物體的長寬高調整。
   • Rescale vs. Transform： Transform 是一個更廣泛的概念，指任何形式的轉換（線性、非線性）。Rescale 通常指線性變換（如乘法和加法），是 Transform 的一種特定形式。

“Rescaled” 意味着數據、測量值、模型或系統的數值範圍或單位被系統地調整到了一個新的尺度上。這種調整通常是為了滿足特定分析、計算、比較或可視化的需求（如消除量綱、適應算法、改善數值穩定性），并且在變換過程中，原始數據點之間的相對關系（比例、差異）通常會被保留（線性 rescaling）或根據特定規則進行調整（非線性 rescaling）。它是數據預處理、科學計算和工程建模中的一項基礎且重要的操作。

參考來源：

1. Khan Academy: “Statistics: Standard Deviation and Standardized Scores (Z-scores)” (解釋标準化/Rescaling的概念) - https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability/modeling-distributions-of-data/z-scores/a/z-scores-review
2. Scikit-learn Documentation: “Preprocessing Data: Standardization, or mean removal and variance scaling” (機器學習中Rescaling的應用) - https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
3. HyperPhysics Concepts (Georgia State University): “Units and Dimensions” (物理量綱和單位轉換) - http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/Units.html
4. National Institute of Standards and Technology (NIST) Handbook: “Data Transformation” (數據轉換概述，包含Rescaling) - https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35.htm

網絡擴展資料

"Rescaled" 是動詞 "rescale" 的過去分詞形式，意為重新調整比例或範圍。其核心含義是對某個數值、數據、圖像或模型進行二次縮放，使其適應新的标準或需求。具體解釋如下：

1.詞源與構成

• 前綴 "re-" 表示“重新、再次”，詞根 "scale" 指“比例、範圍”或動詞“調整比例”。
• 因此，"rescaled" 的字面意思是“重新調整比例”，常用于數學、統計學、數據科學或工程領域。

2.常見應用場景

a. 數據預處理

在數據标準化中，原始數據可能經過第一次縮放（如歸一化到 [0,1] 範圍），但若後續發現範圍不合適，需要再次調整，則稱為 "rescaled"。
例如：将溫度數據從華氏度轉為攝氏度後，可能需要進一步調整到 [0,1] 範圍。

b. 圖像處理

調整圖像分辨率或尺寸時，若第一次縮放導緻失真，可能需要二次調整。例如：将圖片從 1000x1000 像素縮小到 500x500，再根據需求放大到 800x800，此時稱為 "rescaled image"。

c. 模型優化

在機器學習中，特征可能需要多次縮放以適應模型訓練。例如：對輸入數據進行标準化（均值為0，方差為1）後，若模型表現不佳，可嘗試其他縮放方法（如對數變換），即 "rescaled features"。

3.近義詞與辨析

• Scaled（已縮放）：僅指完成了一次比例調整。
• Normalized（标準化）：強調統一到特定範圍或分布（如均值為0）。
• Rescaled（重新縮放）：特指在已有縮放基礎上再次調整。

4.示例句

• "The dataset wasrescaled to eliminate outliers before training the model."
  （數據集在訓練模型前被重新縮放以消除異常值。）
• "Afterrescaling the image, the details became clearer."
  （圖像經過重新縮放後，細節更清晰。）

如果需要特定領域的解釋（如數學公式或工程案例），可提供更多上下文以便補充說明。

别人正在浏覽的英文單詞...

Lhasamarryprosperoushydrogen cyanideinvidiouscomprisingflannelsJahanpowerssimperingbeef steakfinancial ruinknight servicespecialty storevirtual memorybiogenesisbioplasmincarbamazepineduniteelectronickellingelectrotropismentostosisependymoblastgemmateingrangerHylidaehypernephromakummelmacrocinematographyLysianassidae